本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的大型電力變壓器故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于信息融合的大型電力變壓器故障診斷 摘要 本文對(duì)大型電力變壓器常規(guī)試驗(yàn)手段及獲得狀態(tài)信息的方式進(jìn)行了簡(jiǎn) 要分析，并對(duì)利用人工智能進(jìn)行變壓器故障診斷技術(shù)進(jìn)行了深入分析和綜合， 針對(duì)遇到的困難和問題，提出了相應(yīng)的解決方法，主要完成的研究工作如下： 一、 引入信息融合概念，根據(jù)油中溶解氣體色譜分析和電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié) 合狀態(tài)監(jiān)測(cè)所獲得的信息，對(duì)故障進(jìn)行分析、判斷，確定故障的性質(zhì)和類型； 信息融合技術(shù)應(yīng)用于變壓器故障診斷，會(huì)提高診斷結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。 二、 針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)不易收斂、易陷入局部極小的缺點(diǎn)，，采用改進(jìn)的進(jìn)化規(guī) 劃算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)閾值初始值，將進(jìn)化規(guī)劃和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來， 迅速得到最優(yōu)BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣及閾值向量，較好地實(shí)現(xiàn)了故障診斷，并對(duì) 該算法采用C語(yǔ)言編寫了程序，實(shí)例結(jié)果表明，診斷的結(jié)果是理想的。 三、 人工智能技術(shù)之間的融合可以補(bǔ)單一技術(shù)存在的缺陷，從而更好地發(fā) 揮每一種智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，本文基于進(jìn)化規(guī)劃和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能技術(shù)建立了變 壓器絕緣故障診斷模型，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，通過多源互補(bǔ)信息減少 故障診斷系統(tǒng)的不正確性，提高了對(duì)變壓器絕緣故障診斷的正判率。 關(guān)鍵詞：電力變壓器信息融合故障診斷人工智能 第1II頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 FAULTDlAGNOSI S0FPOWERTRANSFORMER BASED0NINFORMATl0NFUSl0N ABSTRACT Inordertosolve encounteredinthe icationof problems appl ar

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